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Facebook 開源了 FBGEMM，一個針對服務器推理優化的高性能核心庫。 與其他庫不同，FBGEMM 最大程度優化了 CPU 性能，通過降低精度計算來加速深度學習模型。 目前 Facebook 已經在自己的服務中使用該庫，與目前的生產基準相比，它帶來了兩倍的性能提升。
FBGEMM 的最大特點是優化低精度數據。 與科學計算中使用的傳統線性代數庫不同，FBGEMM 不使用 FP32 或 FP64 精度，可以為小批量提供有效的低精度通用矩陣乘法（GEMM）運算，并支持精確損失最小化技術，例如行式（Row-wise）量化和異常值感知量化。
FBGEMM 已在 Facebook 上大規模部署，加速了許多端到端人工智能服務，包括將英語翻譯成西班牙語的速度提高 1.3 倍，減少了 40％ 的推薦系統信息源動態內存帶寬的使用 ，并將機器學習系統 Rosetta 的字符檢測速度提升2.4倍（Rosetta 是 Facebook 用來理解文本，圖像和視頻內容的系統。）
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